ai训练模型的原理是在模型的训练环节中，只有一个目的，就是找到模型中各个参数应该被赋予的最合适的值 。
基于这个目的，人们研究了有很多方法，有遗传算法、算法、动态路由、常微分方程等等 。其中最为主流的应该数反向链式求导 。
在刚开始没有得到合适的权重时，正向传播生成的结果与实际的标签是有误差，反向传播就是要把这个误差传递给权重，让权重做适当的调整来达到一个合适的输出 。
最终的目的，是要让正向传播的输出结果与标签间的误差最小化 。

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ai训练是什么？
【ai训练师是做什么的,ai训练是什么？】在人工智能中，面对大量用户输入的数据/素材，如果要在杂乱无章的内容准确、容易地识别，输出我们期待输出的图像/语音，并不是那么容易的 。因此算法就显得尤为重要了 。算法就是我们所说的模型 。

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